Big Data คืออะไร? ประโยชน์ ตัวอย่าง และการใช้งานปี 2025

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรล้ำค่า ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดใหญ่หรือองค์กรภาครัฐ ต่างก็หันมาให้ความสำคัญกับ Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่กันมากขึ้น ในปี 2025 ที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้ร่วมกับ Big Data ส่งผลให้การจัดเก็บ วิเคราะห์ และนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์กลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาองค์กรและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจว่า Big Data คืออะไร ประโยชน์ของBig Data มีอะไรบ้าง รวมทั้งตัวอย่างการนำไปใช้งานในภาคธุรกิจ

Big Data คืออะไร? รู้ลึกการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในยุคดิจิทัล

Big Data คือชุดข้อมูลที่มีปริมาณมาก เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว มีความหลากหลายสูง มีที่มาจากหลายแหล่งข้อมูล เช่น โซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน การทำธุรกรรมออนไลน์ เป็นต้น ไม่สามารถจัดการหรือวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่องมือหรือเทคนิคแบบดั้งเดิม Big Data สามารถประมวลผลได้แบบเรียลไทม์ จึงดึงข้อมูลมาใช้งานทันที ซึ่งต่างจากการใช้ “ข้อมูลทั่วไป” ที่มีโครงสร้างตายตัวและมีการเปลี่ยนแปลงน้อย Big Data ช่วยให้ธุรกิจและองค์กรสามารถตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ 

ความสำคัญของ Big Data ในยุคธุรกิจดิจิทัล

Big Data มีความสำคัญต่อธุรกิจในยุคดิจิทัล ดังนี้

1. ยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงาน 

Big Data ช่วยให้องค์กรสามารถค้นหาข้อบกพร่องหรือจุดอ่อนในกระบวนการทำงาน แล้ววิเคราะห์เพื่อหาแนวทางในการปรับปรุงแก้ไขให้ดียิ่งขึ้น เช่น การลดต้นทุน เพิ่มความรวดเร็ว เป็นต้น

2. ขับเคลื่อนการตัดสินใจด้วยข้อมูล

Big Data ช่วยสนับสนุนการวางกลยุทธ์และการตัดสินใจในหลายด้าน เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มตลาด การตั้งราคาที่เหมาะสม ช่วยให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมขององค์กรได้แบบเรียลไทม์และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

3.  ค้นหาโอกาสใหม่ทางธุรกิจ

การนำเอาข้อมูลจากหลายแหล่งมาวิเคราะห์ ช่วยให้องค์กรมองเห็นโอกาสทางการตลาดที่อาจซ่อนอยู่ เช่น การพัฒนาสินค้าใหม่ การหากลุ่มเป้าหมายใหม่ หรือการเจาะตลาดต่างประเทศ

4. ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า 

Big Data ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานของลูกค้าแบบ Personalization เช่น แนะนำสินค้าได้ตรงกับความต้องการ ตอบสนองปัญหาได้รวดเร็ว หรือสร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคล 

ตัวอย่างการใช้งาน Big Data ในภาคธุรกิจ

Big Data ถูกนำมาใช้ประโยชน์ในภาคธุรกิจหลากหลายรูปแบบ ยกตัวอย่างเช่น

การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection)

AI และ Big Data ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการทำธุรกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ เช่น Mastercard พัฒนาโมเดล AI ชื่อ “Decision Intelligence Pro” ที่นำเอาข้อมูลการทำธุรกรรมมาประเมินความเสี่ยง ช่วยให้ธนาคารสามารถตรวจสอบการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ American Express ใช้ AI วิเคราะห์รูปแบบการทำธุรกรรมที่ผิดปกติและส่งสัญญาณเตือนทันทีที่พบความเสี่ยง

การแนะนำสินค้าด้วย AI (Recommendation System)

AI และ Big Data ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าและนำเสนอสินค้าที่เหมาะสม เช่น Lazada และ Shopee ใช้ระบบ AI สำหรับจัดวางสินค้าในแอปพลิเคชันและเว็บไซต์ให้ตรงกับความสนใจของผู้ใช้แต่ละคน

การวิเคราะห์เวชระเบียนเพื่อดูแนวโน้มผู้ป่วย

Big Data ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเวชระเบียนของผู้ป่วยเพื่อคาดการณ์แนวโน้มสุขภาพ ติดตามการรักษา และช่วยให้แพทย์วางแผนการรักษาอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การติดตามสุขภาพแบบเรียลไทม์ การคาดการณ์แนวโน้มการเกิดโรคหรือความเสี่ยงของผู้ป่วยรายบุคคล เป็นต้น

การวางแผนเส้นทางและจัดการคลังสินค้า

Big Data ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนเส้นทางการขนส่งและการจัดการคลังสินค้า เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์ ช่วยกำหนดเส้นทางที่เร็วที่สุดและประหยัดน้ำมันที่สุดสำหรับการขนส่งสินค้า Pepsi ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อนำมาวิเคราะห์เชิงลึกว่าสินค้าประเภทใด ขนาดใด และบรรจุภัณฑ์แบบไหนที่ได้รับความนิยมสูงสุดในแต่ละพื้นที่ ทำให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มความต้องการของผู้บริโภคในแต่ละภูมิภาคได้อย่างแม่นยำ 

เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้กับ Big Data

เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้กับงาน Big Data และ Big Data Analytics มีดังต่อไปนี้

1. Cloud Storage

Cloud Storage หรือระบบจัดเก็บข้อมูลบน Cloud ถูกนำมาใช้ในการจัดการ Big Data ช่วยให้องค์กรสามารถบันทึกข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทุกที่ทุกเวลา รองรับการขยายตัวของข้อมูล และมีระบบสำรองข้อมูลอัตโนมัติเพื่อลดความเสี่ยงจากการสูญหายของข้อมูล

2. AI และ Machine Learning

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Machine Learning คือเทคโนโลยีที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมี Big Data เป็นวัตถุดิบสำคัญในการฝึกสอนและสร้างโมเดล ช่วยให้สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้งานแบบเรียลไทม์ คาดการณ์แนวโน้มทางธุรกิจ รวมทั้งปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคลได้

3. Document & Data Management (ECM/DMS)

ระบบ Enterprise Content Management (ECM) และ Document Management System (DMS) ช่วยให้การบริหารจัดการข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะสำหรับองค์กรที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมาก สามารถจัดหมวดหมู่และติดแท็กไฟล์อย่างอัตโนมัติ มีระบบค้นหาอัจฉริยะด้วยเทคโนโลยี OCR

4. Data Lakes และ Data Warehouses

เทคโนโลยี Data Lake และ Data Warehouse เป็นเทคโนโลยีด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Big Data Analytics ในการเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ขั้นสูง โดย Data Lake รองรับข้อมูลทุกประเภททั้งที่มีและไม่มีโครงสร้าง เหมาะสำหรับเก็บข้อมูลทุกอย่างไว้แล้วนำมาวิเคราะห์ในภายหลัง ส่วน Data Warehouse มุ่งเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน 

อาชีพและทักษะที่เกี่ยวข้องกับ Big Data มีอะไรบ้าง

อาชีพและทักษะที่เกี่ยวข้องกับ Big Data มีดังนี้

อาชีพเกี่ยวข้องกับ Big Data

• Data Analyst ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสรุปแนวโน้ม พฤติกรรมผู้บริโภค และผลการดำเนินธุรกิจ 
• Data Scientist ทำหน้าที่สร้าง Machine Learning Model วิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก ทำ Feature Engineering แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้
• Data Engineer ทำหน้าที่พัฒนาและดูแลโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล (Data Pipeline) และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
• Machine Learning Engineer มีหน้าที่ในการสร้างและฝึกโมเดล Machine Learning โดยใช้ Big Data
• Business Intelligence (BI) Developer มีหน้าที่พัฒนา Dashboard และรายงานเชิงวิเคราะห์สำหรับฝ่ายบริหาร อธิบายและแปลงผลข้อมูลเชิงลึกให้เข้าใจง่ายขึ้น

ทักษะที่จำเป็นในงานสาย Big Data

• ทักษะด้านการเขียนโปรแกรม เช่น การใช้ Python การใช้ Java/Scala การเขียนภาษา SQL เป็นต้น
• การใช้งานเครื่องมือ Big Data ในการจัดการและประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เช่น  Apache Hadoop Framework, Apache Spark Framework เป็นต้น
• ทักษะด้านฐานข้อมูล (Database Skills) มีความรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น Relational Databases (SQL), NoSQL Databases เป็นต้น
• มีความเข้าใจทางด้านสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น สถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงอนุมาน
• การทำ Data Visualization (การสร้างภาพข้อมูล) สามารถสร้างภาพข้อมูลการนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau, Power BI, Looker
• สามารถใช้งาน Cloud Computing ในการประมวลผลและจัดเก็บ Big Data เข่น Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform, Microsoft Azure 
• มีความรู้และทักษะทางด้าน Data Governance และ Data Security

จะเริ่มเรียนรู้ Big Data ได้อย่างไร?

หากต้องการเริ่มต้นเรียน Big Data อย่างเป็นระบบ สามารถทำตามขั้นตอนดังต่อไปนี้

ขั้นตอนที่ 1: เรียนพื้นฐานของข้อมูล

การทำงานกับ Big Data ต้องมีพื้นฐานความเข้าใจเรื่องข้อมูลก่อน เช่น การแยกประเภทข้อมูล การจัดโครงสร้างการตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 2: รู้จักเครื่องมือพื้นฐานของ Big Data

มีความรู้ความเข้าใจและสามารถใช้งานเครื่องมือ Big Data ได้ เช่น Hadoop, Apache Spark, Hive, Delta Lake, Apache Iceberg เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 3: ฝึกทักษะการเขียนโปรแกรม

การทำงานกับข้อมูลจำนวนมากจำเป็นต้องเขียนสคริปต์เพื่อดึง วิเคราะห์ และแปลงข้อมูลให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยภาษาที่ควรรู้ได้แก่ Python, Scala, R เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 4: เรียนรู้การใช้แพลตฟอร์ม Cloud สำหรับ Big Data

เรียนรู้การใช้งานแพลตฟอร์ม Cloud สำหรับ Big Data เช่น Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure

ขั้นตอนที่ 5: เรียนรู้จากโปรเจกต์จริง

ทดลองทำโครงการจริง ตั้งแต่การดึงข้อมูล การเตรียมข้อมูล ไปจนถึงการวิเคราะห์และนำเสนอผลงาน เพื่อให้เข้าใจหลักการทำงานได้อย่างลึกซึ้ง

Big Data เปลี่ยนโลกข้อมูลอย่างไรในปี 2025

Big Data ถือว่าเป็นทรัพยากรสำคัญสำหรับทุกธุรกิจ ไม่เพียงแต่จะช่วยเสริมสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดให้ตรงเป้าหมายเท่านั้น แต่ยังสามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานภายในองค์กรได้ อย่างไรก็ตามด้วยลักษณะเฉพาะของ Big Data ซึ่งมีข้อมูลจำนวนมากและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์จึงจำเป็นต้องอาศัยเทคโนโลยีที่ทันสมัยและผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ

หากต้องการเพิ่มพูนความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI และ Big Data สถาบันอบรม Solution Impact พร้อมเป็นส่วนหนึ่งในการสนับสนุนให้ธุรกิจของคุณเติบโตอย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัลด้วย Big Data โดยทีมวิทยากรมืออาชีพที่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI สามารถออกแบบคอร์ส Big Data ภาษาไทยที่เหมาะสมกับผู้เรียนทุกระดับ ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเรื่องหลักสูตรการฝึกอบรม สามารถสอบถามได้ที่ SOLUTIONS IMPACT

คำถามที่พบบ่อย เกี่ยวกับ Big Data